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Agentische Antwortprüfung für DeepSeek Harness: Jeder letzte Turn des Assistenten wird von einem separaten LLM mit 1–100 bewertet; Ergebnisse unterhalb der Schwelle lenken den Agenten mit konkreten Hinweisen zurück. Die Punktzahl erscheint als Chip in der Aktionszeile der Antwort (grün bestanden / rot: Überarbeitung nötig, mit Anzahl der Wiederholungen und Grund beim Darüberfahren). Konfiguration des Gates live über einen HTTP-Server auf 127.0.0.1, dazu ein eingeklapptes Dock über dem Eingabefeld und ein optionaler Tab in der rechten Seitenleiste über dsh-better-sidebar.

Multi-Modell-Orchestrator: Das Hauptgehirn zerlegt komplexe Aufgaben und verteilt Teilaufgaben je nach Stärken an GLM-/Kimi-/Qwen-Subagenten, mit Token-Verbrauch pro Modell.

Mimi-Desktop-Begleiterin für DSH, die Arbeits-Sitzungsstatus mit animierten Reaktionen und Sprechblasen verfolgt, einen separaten Chat-Modus bietet und Windows Computer Use zum Beobachten und Steuern von Desktop-Fenstern mitbringt.

Frische-Gate für die Test-, Typecheck-, Lint- und Build-Behauptungen des Agenten: Jeder Verifikationslauf wird zu einem Beleg in tools/post-execute, Dateibearbeitungen werden verfolgt, und bei agent/turn-stopping treibt eine Behauptung, deren jüngster Beleg veraltet, fehlgeschlagen oder unlesbar ist, einen weiteren Schritt an, der den Beleg und die seither bearbeiteten Dateien benennt.

DSH-Desktop-Plugin für überprüfbare Fakten; Constraints nur bei Bedarf injiziert (Leerlauf: keine Tokens), geschichtet (stabil im Prompt, Flüchtiges im Tail); Prompt-Cache bleibt gültig. Turn-Klassen: Frage/Recherche/Diskussion/Diagnose/Ausführung; keine Edits in Frage-Turns, keine ungefragten Fixes in Diagnose-Turns. Benannt: Zitate ungeöffneter Codezeilen, „nicht geprüft“ als „warte auf Entscheidung“; Antworten für Menschen. Memory: 75 %/90 %-Warnungen, Recap-Export, Projektwissen je Arbeitsverzeichnis (per ID löschbar). Artefakte: Task-Vertrag, Änderungsprotokoll, Hypothesenprotokoll, Design-Entscheidungen. Dashboard: Routing, Trigger-Treffer, Block-Aufbau in lume-metrics.jsonl. Personas aus Chat-Logs, Romanen, Charakterbögen: Langzeit-/Temporärgedächtnis, Sternenkarte, Export/Import.

Concurrency-Schutz und -Monitor für DeepSeek Harness: FIFO-Warteschlange, wenn gleichzeitige Modellanfragen das Limit erreichen, täglich gespeicherte Statistiken mit Fehlertyp-Klassifizierung und Abbruch-Erkennung für verworfene Streams.

Registriert lokal definierte benutzerdefinierte Agenten als aufrufbare Subagenten in dsh: Die Hauptunterhaltung ruft jeden Agenten per use_agent über seinen Namen auf, jeder läuft als echter dsh-Subagent mit eigener Persona. Unterstützt Haltepunkt-Wiederaufnahme für unterbrochene Läufe.

Ein inhaltsbewusstes PDF-Lesepaket für Visionsmodelle: profiliert jede Seite auf Abbildungen (Vektor und Raster), Tabellen, Formelrisiko und zweispaltiges Layout, wendet dann eine inhaltsbewusste hybride Extraktion an und rendert Seiten mit Abbildungen/Tabellen/Formeln als hochauflösende Region-Crops. Bietet eine niedrigauflösende Vorschau zum Verständnis des Seitenlayouts und rendert eine angegebene Region hochauflösend. Als mehrere Werkzeuge für Agents verpackt.

Konversationsverlaufsleiste am linken Rand des Chats: jeder Tick ist eine echte Benutzeranfrage, Hover zur Textvorschau, Klick zum Sprung zu diesem Turn.

Retro-macOS-System-7-artige Workstation-UI für DeepSeek Harness mit Desktop-Fenstern, Workspace- und Agent-Verwaltung, Finder, Terminal, Monitor, Kontext-Tools und Schreibtisch-Zubehör.

Visueller Drag-and-Drop-Workflow-Builder für DSH – orchestriert Tool-Aufrufe, Unteragenten und bedingte Verzweigungen auf einer React-Flow-Arbeitsfläche.

Stellt die Live-Aktivität von Multi-Agent-Sitzungen als Pixel-Art-Büro in einem Seitenpanel der Web-UI dar - jede Sitzung ist ein Ochsen-/Pferdearbeiter, der bei Arbeit an seinem Schreibtisch tippt oder im Leerlauf umherstreift, mit Klick-zum-Ansehen-Arbeitsmonitoren und Freigabekarten direkt an Ort und Stelle.

Learning Mode Agent-Preset: ein Coding-Agent, der beim Coden lehrt — konkrete szenariobasierte Erklärungen, sokratische Anleitung und TODO(你)-Übungsblanks, modelliert nach Claude Codes Learning-Ausgabestil; installierbar via dsh plugin add (dsh-learning-mode auf npm).

Projekt- und Sitzungsorganisation mit Mehrfachordnergruppen, Aufmerksamkeitszusammenfassungen, gruppierter Chat-Suche, nativer Ordnerauswahl, Anheften, Favoriten, Sortierung und einem Archivzentrum.

Übernimmt die System-Eingabekurzbefehle für das Chat-Eingabefeld und konfiguriert das Verhalten unabhängig für jeden Kurzbefehl.

Rückruf-(撤回)-Plugin für die DSH Web UI: ein Undo-Button an jeder Nutzernachricht, der die Runde und alles Nachfolgende dauerhaft entfernt, ohne Codeänderungen rückgängig zu machen.

11 teilbare Workflow-Skills (handoff, triage, to-spec, to-tickets, wayfinder, teach, wait-what, dsh-mode-routing, ask-matt, overnight-execution, full-throttle) als installierbares Skill-Paket.

Leitet jede Aufgabe an ein Modell und ihre Überprüfung an ein anderes weiter, mit Qualifikationsnachweisen, Failover und einem dauerhaften Journal.

Gibt dem dsh-Agent einen echten Browser: jede Konversation bekommt ihren eigenen Chrome- oder Edge-Prozess mit eigenem Profil und CDP-Port, gesteuert über sechs Tools und live in der rechten Seitenleiste gespiegelt, wo du die Arbeit beobachten und per Klick oder Tippen auf dem Bild übernehmen kannst. Sonst nichts zu installieren — es nutzt das Chrome oder Edge, das schon auf der Maschine ist, lädt keinen Browser herunter, braucht keine Begleit-App oder Erweiterung und behält Tabs und Anmeldungen zwischen Tool-Aufrufen.

Eine minimale Smartphone-Fernsteuerung für DeepSeek Harness: die Phone-Seite enthält nur die gesendete Anweisung und die finale Schlussfolgerung der KI, während Tool-Calls, Datei-Zugriff, Sub-Agent-Dispatch und Reasoning-Traces auf dem Computer bleiben — erreichbar über LAN, Tailscale oder einen Cloudflare-Tunnel mit QR-Code, Link und Passwort pro Route.

Verbindet zwei DeepSeek-Harness-Rechner mit einem Einmalcode – direkt im LAN oder über Netzwerke hinweg durch einen Ende-zu-Ende-verschlüsselten Relay mit konfigurationsfreiem offiziellen Standard –, sodass ein Agent Aufgaben auf dem anderen ausführen und Dateien austauschen kann, während jede Maschine ihre eigenen Dateien an Ort und Stelle behält.

Persona-Engine für DeepSeek Harness: eine config.json steuert den Selbstnamen der KI (pro Modell, pro Stufe), die Anrede, die Beziehungshaltung, den Charaktertext, Arbeitsverträge pro Element mit Schaltern, die Sprache der Gedankenkette und den Antwortton, plus Langzeitgedächtnis nur mit menschlicher Bestätigung: die KI hängt nur Vorschläge an, eine Bestätigungszeile setzt sie in Kraft, das Log ist nur anhängbar und wiedergabefähig. Bestätigte Einträge kommen als zitierter Daten-statt-Anweisungen-Block; mit kind markierte gehen in beliebige Dateien und erreichen den Prompt nie. Der Prompt wird bei jeder Zusammenstellung neu von der Platte gelesen: Änderungen greifen ohne Neustart. Presets: teilbare JSON-Snapshots. Keine Abhängigkeiten, kein Netzwerk, keine Shell.

Skill für Website-Klon-Methodik: ein Entscheidungsbaum mit Fokus auf echte Quellen, der statische Sites, React/Vue/Next-Inhaltssites und WebGL/Canvas-lastige Frontends abdeckt, verpflichtende Verifikation von ausführbarem Code, der aus Zweitanalyse-KI-Ergebnissen zitiert wird, und 13 abhängigkeitsfreie Node-Skripte für CDP-Browser-Aufklärung, Asset-/Font-Ernte, Route-Crawling, Sourcemap-Jagd und Pixel-Diff-Audit.

RTK-Erweiterung (Rust Token Killer) für dsh-router: schreibt jeden bash-Tool-Aufruf über `rtk rewrite` um, sodass der Agent eine komprimierte Befehlsausgabe liest, und fällt auf den ursprünglichen Befehl zurück, wenn rtk fehlt oder kein Äquivalent hat.